Temperature-zero BF16 LLM 추론은 흔히 재현 가능하다고 여겨지지만, 동일한 요청이라도 단독으로 디코딩될 때와 더 큰 배치(Batch) 내에서 디코딩될 때 서로 다른 토큰을 생성할 수 있습니다. 기존의 해결책들은 배치 불변(Batch-invariant) 연산자를 사용하거나 LLM-42의 토큰별 검증(Per-token verification) 방식을 사용하는데, 이는 대부분의 단계가 안정적인 상황에서도 비용을 발생시킵니다. 우리는 검증을 토큰이 뒤바뀌는(Flipped) 경우에만 독점적으로 적용할 수 있는지 질문을 던집니다. 5개의 모델을 대상으로 조사한 결과, flip-rate 벤치마크에서 배치로 인해 유도된 토큰 뒤바뀜은 매우 희소하게 나타났습니다. MATH500 데이터셋에서 Llama-3.1-8B는 동기식 디코딩(Synchronous decode) 단계의 0.48%에서 토큰이 뒤바뀌었으며, 테스트된 모든 모델은 MATH500, GSM8K, HumanEval에서 0.3-1.3% 범위 내를 유지했습니다. K/V 섭동(Perturbations)은 토큰이 뒤바뀌기 전까지는 평탄하게 유지되는 반면, 낮은 top-1/top-2 로짓 마진(Logit margins)은 뒤바뀜 위험의 상당 부분을 드러냅니다. MarginGate는 이러한 관찰 결과를 검증기 정책(Verifier policy)으로 전환합니다. 즉, 마진이 높은 단계에서는 BF16 디코딩을 유지하고, 마진이 낮은 단계에서만 검증을 수행하며, 확인된 불일치는 현재의 K/V 컬럼을 교체함으로써 복구합니다. 우리는 MATH500에서 보정(Calibrating)을 수행하고 GSM8K, SharedGPT, HumanEval로 전이(Transferring)하여 4개의 데이터셋에서 평가를 진행했습니다. MarginGate는 Llama-3.1-8B와 Qwen2.5-14B에서 각각 18.56%/15.05%의 검증기 트리거율(Verifier trigger rates)로 100% 시퀀스 수준의 결정론적 디코딩(Deterministic decoding)을 복구하였으며, 상시 검증(Always-on verification) 대비 LLM-42의 지연 시간 증가를 2.23배/1.99배 감소시켰습니다. DSR1-Distill-Qwen-7B의 경우, 동일한 정책을 통해 더 어려운 환경에서도 49.50%의 트리거율로 결정론적 상태에 도달했습니다.